企業集群創新發展動因

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內容摘要:隨著時代的發展和經濟運行方式的演進，創新日益呈現出明顯的集群化發展趨勢。本文以復雜性理論為視角，探討企業集群創新系統的復雜性特征，并以此為依據，將化學催化反應方程引入企業集群創新行為，構建企業集群創新的動力模型；通過對模型參數的分析，得出企業集群創新速度不僅取決于創新投入要素，而且與集群創新環境密切相關。

關鍵詞:復雜性理論企業集群動力模型

隨著時代的發展和經濟運行方式的演進，創新日益呈現出明顯的集群化發展趨勢。企業集群創新問題越來越引起人們的關注。通過對相關文獻的檢索發現，研究者主要集中于研究企業集群創新的生成動力，缺少對促進企業集群創新持續發展的動力機制研究。隨著環境的迅速變化，集群在發展過程中可能出現創新停滯甚至退化，使集群逐漸喪失競爭優勢。因此，在經濟全球化的激烈競爭中，如何加快企業集群創新發展速度，保持集群的持續健康發展，是擺在企業界和政府面前亟待思考的問題。本文以復雜性理論為視角，分析企業集群創新系統的復雜性特征，并以此為依據，將化學催化反應方程引入企業集群創新行為，構建企業集群創新發展的動力模型，分析促進企業集群持續發展的動力機制。

企業集群創新行為的復雜性分析

企業集群創新行為不僅涉及到集群內部企業各種資源要素的投入、群內企業之間的相互作用，而且還包括一系列廣泛而復雜的社會資源，融合宏觀與微觀、縱向與橫向、群內企業與外部環境的交互作用，彼此形成一個密切相關的、動態的、開放的有機整體（系統）。其復雜性系統特征體現在以下方面:

開放性。企業集群創新是一個向集群內外開放、主體間互動、整體創新不斷發展的過程。集群競爭優勢的獲得，不僅有賴于集群內各行為主體之間的頻繁互動、知識技術的交流、組織學習以及柔性制度的滲透來達到內部的有機整合，而且要求集群網絡的各個節點不斷與集群外的網絡節點發生多方位、多層次的聯結，尋找新的合作伙伴，以獲取遠距離的知識和互補性資源。

自適應。企業集群作為復雜適應系統的適應性體現在:一方面，系統中主體（集群內企業）之間的聯系十分緊密。在知識發展越來越快，技術的復雜度越來越高的情況下，主體在新產品開發中，必須借助于其它企業優勢，才能更好發揮自身的創新能力；另一方面，企業集群與外部環境之間也同樣存在著相互適應。當外部環境(包括行業、技術、市場和制度等方面)發生變化時，集群企業能夠及時響應環境中的變化，研究和掌握行業先進的核心技術，以更快的速度向市場推出滿足顧客快速變化的需求產品。

非線性。企業集群創新是一個非線性的系統，這一系統的輸出變量或狀態的變化并不是與對它的輸入變量或刺激強度成簡單的線性關系。由于在企業集群和外部環境之間存在著反饋作用（包括正反饋和負反饋），此外還有集群內企業間的主動相互作用活動，這些都會導致集群創新過程呈現非線性特征。

涌現。涌現是復雜系統自組織過程中出現的新的、協同的結構、模式和性質，出現在系統的宏觀層次上，是系統整體具有而部分不具有的、全新的現象。由于集群內企業不完全由系統內部條件決定和不可完全預測性而使他們行為具有顯著的涌現性。涌現行為是復雜適應系統的集體智慧的充分體現。

復雜性理論視角下企業集群創新發展的動力模型

企業集群創新作為一個復雜適應性系統，其可持續發展涉及內外部環境要素的復雜的相互作用。從更全面的視角去研究系統要素組成、系統結構與系統外在表現的關系對我們更加深刻理解企業集群創新發展的機理十分重要。本文以復雜性理論為視角，將化學催化反應方程引入企業集群創新行為，構建企業集群創新的動力模型。

復雜性理論框架下選擇催化反應模型的依據。首先，化學催化反應發生的前提是反應物分子之間必須相互碰撞，碰撞頻率越高，反應速率越快。但不是每次碰撞都能發生反應，只有那些動能特別大的分子碰撞才是有效碰撞，進而產生化學反應，體現出自適應性。其次，分子之間的相互作用十分復雜，往往不遵循簡單的線性規律。而且化學反應過程有時伴隨自組織和混沌現象的出現，表現出非線性的復雜機理。最后，化學催化反應的速率要受到如濃度、壓強、溫度、催化劑等外部條件的影響。催化劑通過改變化學反應的途徑，而提高或降低反應速度，呈現出開放性特征。本文認為該結論同樣適應企業集群創新發展研究。

（一）化學催化反應方程

在化學催化反應中，催化劑的作用可以用反應式（1-1）來說明。

式（2-1）表示企業集群創新行為的投入產出的轉換方程式。其中，M、F、……、R表示企業集群創新行為所需的各種資源投入，如原材料、知識、人才、技術；m、f、……、r表示參與集群創新的各種資源對創新行為的敏感程度，稱之為“要素活度”；P.S.Λ.W表示企業集群創新的各種產出，如新產品、新材料、新工藝等；Structure表示對企業集群創新行為起重要作用的組織結構、社會文化、法制政策、地理環境等；N表示集群內企業數量；C表示企業集群創新行為受到的環境約束（如政府政策、法律法規、社會責任等）。

式（2-2）表示企業集群創新發展的速率方程式。其中D（t）表示t時刻企業集群創新的速度；f（t）表示t時刻企業集群創新的動力系數；CM、CF、ΛCR表示企業集群創新所需各種資源的投入比例；α、βΛλ表示各種資源投入對企業集群創新發展的貢獻程度。

式（2-3）描述了影響企業集群創新發展的動力系數的各種制約因素及其相互關系。其中f0為指數前因子，定義為與集群的資源稟賦、區位優勢有關的一個常量。E（t）表示t時刻企業集群為完成某個特定的目標，在激勵、調動和整合內、外部要素時，所要耗費的資金、時間和感情數量。G（t）表示集群內企業的競爭程度。N（t）表示t時刻集群內企業數量。

（三）模型參數分析

1.m、f、……、r分析。m、f、……、r又稱之為“要素活度”。

所謂“要素活度”，就是指參與集群創新行為的各種要素當前具有的效能與其潛在的最大效能的比值。如果資源凈數量滿足要求，但不能被很好的調動、組合利用，或是由于某些關鍵要素、關鍵環節不能正常運作導致內耗的產生，就會產生與預期相反的效果。在企業集群創過程中，“要素活度”主要取決于集群內企業本身的技術水平和管理能力以及企業之間的協調配合能力。

結論1:企業本身的技術水平和管理能力越高，企業之間的協調配合能力越強，企業集群創新效果越顯著。

2.G（t）分析。G（t）反應集群內企業的競爭程度，E（t）、N（t）一定時，G（t）值越大，f（t）越大，從而企業集群創新發展速度越快。

結論2:集群內企業競爭越激烈，集群創新發展速度越快。

3.E（t）分析。當G（t）、N（t）一定時，E（t）與集群創新速度成反比。

結論3:降低創新過程中的協調費用，有助于提高企業集群創新速度。

4.N（t）分析。在大多數的化學催化反應中，反應速率隨溫度的升高而增大。同時，催化劑也可以通過降低反應的活化能，使活化分子百分數增大從而增大反應速率。但酶是蛋白質，可隨溫度的升高而變性。在溫度較低時，前一影響較大，反應速度隨溫度升高而加快。但溫度超過一定數值后，酶受熱變性的因素占優勢，反應速度反而隨溫度上升而減緩，形成倒V形或倒U形曲線。因此，酶的催化作用存在一個最適溫度。

在方程（2-3）中，我們可以這樣來理解，當企業集群數量增加時，需要協調企業之間關系的資金、時間、情感等值也會隨之增加，并且當集群內企業數量達到一定程度以后，N（t）的增加往往導致E（t）成倍的增加，進而導致集群創新發展速度減慢。這也說明了現實中的一個現象:當集群內企業數量達到一定程度以后，企業數量的增加反而會導致集群發展速度遞減。

結論4:集群發展初期，集群創新速度會隨著群內企業數量的增多而加快；但達到一定程度后，會因協調所帶來的成本增加而導致集群創新發展速度減慢。

5.Structure分析。在方程（1-1）中catalyzer為催化劑。眾所周知，催化劑在化學反應中主要是通過降低化學反應中的“活化能”Ea，從而提高反應速度。在方程式（3-1）中，structure代表對企業集群創新發展起促進作用的集群組織結構、社會文化、法制政策、管理機制、地理環境等，同催化劑的作用相同，structure通過減少協調費用，進而提高集群的創新速度。

結論5:合理的集群組織結構、良好的文化氛圍、健全的法律法規、有效的管理機制、優良的地理環境等都會降低協調成本，從而促進企業集群創新速度的加快。

結論

本文以復雜適應理論為視角，運用化學催化反應方程構建了企業集群創新發展的動力模型，通過對模型要素的分析，得出影響企業集群創新發展速度的因素。從中我們可以看出企業集群創新速度不僅取決于創新投入要素，而且與集群組織內部條件與外部環境均密切相關。對這方面的深入研究可為企業集群加快創新，走持續健康發展的道路提供有益的思路。

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